Music, Motor Control, and the Brain pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Altenmuller, Eckart (EDT)/ Wiesendanger, Mario (EDT)/ Kesselring, Jurg (EDT)

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 101.64

装帧:Pap

isbn号码:9780199298723

丛书系列:

图书标签:

音乐
运动控制
大脑
神经科学
认知神经科学
音乐认知
运动学习
神经机制
音乐与运动
大脑功能

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具体描述

The motor actions that can be witnessed as a virtuoso musician performs can be so fast, so accomplished, so precise, as to seem somehow superhuman. The musician has to produce the movements, monitor those they have already made and the subsequent result, co-ordinate their hands, fingers, eyes, and perhaps throat and diaphragm. These achievements are of course the product of hundreds, even thousands of hours of practice - playing scales, studies, time and time again. But those hours of practice by no means guarantee that great musicianship will result. This technical prowess has to be combined with a range of other, perhaps, less tangible qualities. This book explores the secrets of musical virtuosity. It presents a comprehensive account of music and motor cognition, examining the neural basis of music making - our understanding of which is just starting to be enhanced by brain imaging. It considers the effect on our brains of prolonged music making. It explores the motor processes across a range of instruments (vocal, string, wind, percussion) and within different performance situations.It also considers what happens when things start to go wrong - why motor problems occur in so many professional musicians in later life, and the possible therapies for such problems. Music is a topic of considerable interest within the brain sciences. With contributions from leading psychologists, neuroscientists, and neurologists, this book makes a unique contribution to our understanding of music and the brain.

动态调控的交响：神经科学、运动学习与人类表现的深度探索（非《Music, Motor Control, and the Brain》内容）本书旨在深入剖析人类运动控制系统的复杂性、学习机制的精妙之处，以及这些基础原理如何在专业运动、康复医学和人机交互等前沿领域得到应用。我们聚焦于身体如何规划、执行和适应运动，以及大脑如何通过多层次的反馈和前馈机制来确保动作的精确性与流畅性。第一部分：运动控制的神经基础与计算模型本部分将从神经生物学和计算建模的角度，系统地解构运动系统的基本架构。我们不侧重于音乐对运动的特定影响，而是考察运动指令是如何在大脑皮层、基底神经节、小脑和脊髓之间传递和整合的。 1. 运动皮层的功能分区与层级控制：我们将详细考察初级运动皮层（M1）、前运动皮层（SMA）和前额叶皮层在运动规划中的角色差异。重点在于理解运动指令的“自上而下”的层级结构：从高级目标的设定（如“拿起杯子”）到具体的肌肉收缩序列的生成。我们将引入最新的神经生理学证据，阐述皮层神经元群组如何编码运动的方向、力度和时序，并对比不同物种间运动控制网络的保守性与特异性。研究将涵盖运动意图（intention）在大脑中如何转化为可执行的信号，并探讨运动准备阶段的电生理标记，例如准备电位（Readiness Potential）的生成机制，及其与决策过程的耦合关系。 2. 小脑在运动时序与误差校正中的作用：小脑被视为运动系统的“预测机器”和“修正中心”。我们将深入探讨小脑的回路结构，特别是深部小脑核（如齿状核）如何接收来自皮层的运动指令和来自外周的本体感觉反馈。本章将重点剖析小差分（feedforward）控制与反馈（feedback）控制的平衡：小脑如何利用内部模型（Internal Models）对即将发生的运动进行预测，从而减少延迟，并在实际运动中实时计算误差并产生修正信号。我们还将讨论小脑损伤如何导致共济失调（ataxia）而非瘫痪，从而揭示其在运动流畅性和精确时序控制中的核心地位。 3. 基底神经节与运动的启动/抑制：基底神经节（BG）在运动的启动、选择和抑制中扮演着关键角色，尤其是在多重潜在运动方案中进行选择的决策过程。本章将聚焦于“直接通路”和“间接通路”的动态竞争模型。通过分析帕金森病（缺乏多巴胺导致启动困难和僵硬）和亨廷顿病（间接通路受损导致不自主运动）的病理机制，我们能更清晰地理解BG如何在运动执行前对噪音和无关动作进行过滤，确保只有目标导向的动作得以执行。第二部分：运动学习与适应性：内隐与外显机制本部分将探讨个体如何通过经验积累来改进其运动技能，侧明学习过程的认知、行为和神经可塑性基础。我们关注的是技能习得的普遍规律，而非特定感官输入的调节。 4. 运动技能学习的阶段划分与神经回路重塑：运动学习是一个从“认知阶段”（依赖意识控制）到“联想阶段”（自动化）再到“自主阶段”（精细调控）的渐进过程。我们将分析这三个阶段中不同大脑区域的激活模式变化。学习过程中，皮层与皮层下结构之间的连接权重如何发生持久性改变（即突触可塑性），是理解技能固化的核心。我们将考察长时程增强作用（LTP）和长时程抑制作用（LTD）在运动记忆巩固中的分子机制。 5. 适应性控制与本体感觉的重校准：人类必须持续地适应身体和环境的变化（例如携带重物或穿戴新设备）。本章将重点分析运动系统如何快速建立和修改其“身体图式”（Body Schema）和内模型以应对这种变化。我们将引入“前庭-本体感觉整合”的概念，研究视觉、本体感觉和前庭输入是如何在小脑和顶叶皮层中被整合，以维持姿态稳定和精确的末端效应器控制。 6. 运动记忆的巩固与睡眠的作用：技能的获得并非在练习时完成，而是在练习后的巩固期。我们将探讨睡眠（尤其是慢波睡眠和REM睡眠）在将短期运动经验转化为长期、稳定的运动记忆中的关键作用。研究表明，特定的脑电波振荡（如纺锤波）在技能巩固中扮演“重放”机制，有助于强化学习的神经通路。第三部分：运动控制的跨学科应用与挑战本部分将前两部分的理论基础应用于实际问题，探讨如何利用对运动系统的理解来优化人类的表现和功能恢复。 7. 复杂系统的建模与机器人控制的借鉴：运动控制的原理与机器人学中的控制理论高度重叠。我们将讨论如何在机器人控制中应用诸如“最小努力原则”（Minimum Effort Principle）和“动态系统理论”（Dynamical Systems Theory）来设计更自然、更节能的仿人机器人。反之，从机器人控制的精确性中，我们可以反思人类运动效率的生物学优化策略。 8. 运动机能障碍的神经康复策略：基于对运动学习和损伤机制的理解，我们探讨如何设计有效的康复干预措施。重点关注中风后偏瘫的运动再学习，以及如何利用约束诱导运动疗法（CIMT）等技术，通过强制性使用患侧肢体来促进皮层重组（Cortical Reorganization）。此外，还将分析生物反馈和虚拟现实技术如何提供增强的、可控的练习环境，以加速功能恢复。 9. 人机接口与神经假肢的控制挑战：新兴的脑机接口（BCI）技术依赖于解码大脑中运动皮层的意图信号。本章将详细介绍如何从电生理信号中分离出运动的“意图”成分，并将其转化为对外部设备的精确控制。核心挑战在于解码算法的鲁棒性、学习速度，以及如何通过闭环系统（Closed-Loop System）模拟自然的本体感觉反馈，以实现对仿生假肢的直觉式控制。本书结构严谨，内容聚焦于运动控制的核心原理、计算模型和神经基础，为认知神经科学、生物工程、运动生理学及临床康复领域的专业人士提供一个全面而深入的参考框架。